天池大賽—數(shù)智廣西·全球數(shù)據(jù)智能賽（2019），廣西研討會，邀請地方代表、學術界、醫(yī)療界、產業(yè)界等領域專家，以“推進人工智能在醫(yī)療場景的應用”為，以“AI+醫(yī)療影像”為切入點，集智匯力，結合廣西當?shù)厍闆r，探以人工智能在醫(yī)療場景中的應用為主體，結合廣西的地方特色，通過動脈網·蛋殼的調研及分析，分別從：及由此衍生出的六大機遇與。在宏觀層面，會提出發(fā)展建議；在微觀層面，會重點聚焦人工智能的四大落憑借對于醫(yī)療人工智能領域的敏銳洞察，我們提出相對應的醫(yī)療人工智能相關分析、建議及。我們希望，通過我們對于現(xiàn)狀的洞察及建議，能夠幫助廣西壯族在醫(yī)療人工智能領域帶來建設性的發(fā)展規(guī)劃，幫助醫(yī)療人工智能產廣西醫(yī)療產業(yè)現(xiàn)狀洞察：從“變化”開始，重點關注四大宏觀維 4

的醫(yī)療剛性需求變 經濟要素 的醫(yī)療消費屬性變化：居民醫(yī)療消費屬性偏向“優(yōu)質醫(yī)療 醫(yī)療負擔加2015年~2017年的數(shù)據(jù)顯示，廣西居民醫(yī)療消費能力提升，屬性已經偏向于獲得：高質量的醫(yī)療服務、高質量的就醫(yī)環(huán)境及便捷的就醫(yī)徑，醫(yī)療期望由“基本醫(yī)療”向“優(yōu)質醫(yī)療”轉變；同時，廣西人均醫(yī) 支出逐年增長 醫(yī)療負擔不斷加劇現(xiàn)階段的醫(yī)療服務體系未來將不足以滿足居民的醫(yī)療期望， 更大的社會保障壓力廣西居民人均工資收入（元

廣西醫(yī)療人 支出（元

廣西居民人均社會保障支出（元

農 城

廣西城鎮(zhèn)人均醫(yī) 支出增長388元廣西城鎮(zhèn)居民人均社保支出增長318人口結構要素- 的醫(yī)療受眾人群結構變化：居民城鎮(zhèn)化 化，考驗醫(yī)療供給能數(shù)據(jù)顯示，廣西居民的人口結構呈現(xiàn)：居 化趨勢明顯，占比68%中青年人群將快速老化。廣西居民城鎮(zhèn)化趨勢正在不斷加速，城居民每年增長約70萬人我們認為：廣 化人口增多現(xiàn) 人口醫(yī)療及養(yǎng)老需求未來將呈現(xiàn)爆發(fā)式增長。同時，農村居民向城鎮(zhèn)轉移，未來，廣城鎮(zhèn)醫(yī)療機構醫(yī)療供給能力將受到嚴峻考驗

廣西常住人口（萬人

兒童占

中青年占 線性(農村 線性(城鎮(zhèn)疾病譜要素 的醫(yī)療剛性需求變化 率大幅上升，治療“強剛性需求”需滿數(shù)據(jù)顯示，循環(huán)系統(tǒng)疾?。ǜ哐獕?、心病、急性腦血管病、心力衰竭）、

城市/農村居民心腦血管疾 率（1/10萬瘤及呼吸系統(tǒng)疾病疾 率最高疾病及腫瘤疾病 率大幅上升

144.79

心臟病（市

城市民因疾 （前三

村 城市/農村居 疾 率（1/10萬 供給要素- 的醫(yī)療服務能力變化：整體供給能力上升，但醫(yī)生缺口及負擔加數(shù)據(jù)顯示：廣西醫(yī)療服務能力（供給端）保持長期穩(wěn)定增長，2017年醫(yī)院數(shù)/衛(wèi)生院數(shù)及衛(wèi)生技術人員數(shù)分別增長2.4%及5.3%；但每萬擁有衛(wèi)生技術人員數(shù)增長趨0我們認為：盡管廣西醫(yī)療供給能力持續(xù)增長，但人口增長速度明顯高于醫(yī)療供給能力。未來，醫(yī)生缺口及醫(yī)生負擔將會明顯加廣西醫(yī)院/衛(wèi)生院數(shù)（家

衛(wèi)生技術人員數(shù)（萬人

每萬人擁有衛(wèi)生技

17居民的醫(yī)療期支付負擔上老年人醫(yī)療居民的醫(yī)療期支付負擔上老年人醫(yī)療需城鎮(zhèn)醫(yī)療機構負擔加 經濟要素--醫(yī)療消費屬性 人口結構要素--醫(yī)療受眾人群結構變 疾病譜要素--醫(yī)療剛性需求變 醫(yī)療機構/人員要素--醫(yī)療服務能力高致死率疾病剛性需求增醫(yī)生缺口及負擔明顯加四大“變化”因 居民的醫(yī)療期望上升 支付負擔上升、老年人醫(yī)療需求增加、城鎮(zhèn)醫(yī)療機構負擔加劇、高致死率疾病剛性需求加、醫(yī)生缺口及負擔明顯加劇等六大現(xiàn)象。面對機遇 ，我們認為：以政策驅動“新技術”落地解決廣西醫(yī)療領域供 區(qū)域參照：結 發(fā)展情況，看廣西醫(yī)學人工智能落地路 第一階

健全完善電子健康、電子、全員人口、衛(wèi)

第二階構建高效共享、互聯(lián)互通的全省醫(yī)療衛(wèi)生信息交換服網絡，推進衛(wèi)生信息與人口信息網合建蓋市、縣、鄉(xiāng)、的口康專完善“云上 醫(yī)療健康云”，加強公共衛(wèi)生、醫(yī)療服務、醫(yī)療保障、藥品管理、 、綜合管理等應用。

第三階實施智能醫(yī)療健康重大示范項

第四階發(fā)展智能藥物挖掘，支持我省醫(yī)藥企業(yè)智能化，推進深度學推動快速、準確地挖掘和篩選合適的化合物或生物。

第一階 推進電子標準化建設。

第二階發(fā)移動醫(yī)療、視訊醫(yī)療、照護、

第三階

聚焦場景：鼓勵試點，總結經驗，制定規(guī)則， 落地醫(yī)學人工智能人工智能+醫(yī)學影 人工智能+醫(yī)院管 人工智能 和預 人工智能+醫(yī)學研 人工智能+醫(yī)學影像，重點落地心血管及腫瘤影 結合目前循環(huán)系統(tǒng)疾病的特點，預防意義重于治療，人工智能心血管影像能夠有效提高廣西居民的循環(huán)系統(tǒng)疾診斷及心血管疾病A影像技術（心電\M.結合目前診斷和治療的發(fā)展狀況，人工智能腫瘤影像能夠有效提高廣西居民腫瘤類疾病治療情況，其。心血管影像產品價值：自動處理+自動輸出，實現(xiàn)多項功AFRct冠脈CTA智能后處理：1分鐘內完成并智能打冠狀動脈易損斑塊評估：多序列影像斑塊聯(lián)合判斷，自射血分數(shù)：掃描期自動識別，1分鐘內完成智能計冠狀動脈FFRct：5分鐘冠心病PCI支架手術術前規(guī)劃：一鍵規(guī)劃，智能預測治療冠狀動脈鈣化積分：全自動識別，自 腫瘤影像產品價值：自動生成腫瘤解決方案，方案準確率超根據(jù)檢查項目，利用圖像識別技術和AI技術自動勾畫相應靶

圖：智能靶區(qū)勾畫軟件界面，蛋 人工智能產品管線：醫(yī)學影像產品針對疾病快速增多，醫(yī)院有廣泛選擇醫(yī)學影醫(yī)學影健康管虛擬助醫(yī)院理智能機人工能藥物發(fā)醫(yī)療音識/文獻分心血管疾病篩 影像拍片AI質控：攝片質量及時診斷，避免非必要時間AAA經實現(xiàn)5效率低而且一致性差事后質科室管理層面：每份報告都能做出相對客觀的評價,位報告醫(yī)生的工作質量也都能了醫(yī)院層面：對于醫(yī)院可以動

基 人工智能圖像識別技實現(xiàn)醫(yī)學影像成像質量的自動評提 醫(yī)生的閱片水平提高診斷智能影像網關平臺：數(shù)據(jù)自 標準化，簡化操作流傳輸影 手動選擇疾病種

由于影像歸檔和通信系統(tǒng)與很多A于 信，訊其它信通訊醫(yī)生得不在多。手動錄入診斷結簡化醫(yī)院PACS與AI產品的對接減輕現(xiàn)有PACS/設備的負擔實現(xiàn)影像數(shù) 標準化已在國內多家醫(yī)院臨床應

AI完成自動診傳輸影

智能影像網關轉發(fā)至多個AI系

AI完成自動診人工智能+醫(yī)院管理，醫(yī)院需整體提升，醫(yī)院管理效率提升勢在化醫(yī)療資源配置和彌補醫(yī)院管理。 優(yōu)化醫(yī)療資源配傳統(tǒng)方 人工智傳統(tǒng)方 人工智醫(yī)療資利用效人工智能+醫(yī)院管理，醫(yī)院需整體提升，醫(yī)院管理效率提升勢在化醫(yī)療資源配置和彌補醫(yī)院管理。傳統(tǒng)傳統(tǒng)方 人工智

人工智能彌補醫(yī)院管理：從點評、社交平臺和 見 利益 往往流于形息和分析結果可圖：典型的彌補醫(yī)院管 的人工智能系統(tǒng)界面,蛋 人工智能+醫(yī)院管理，提高醫(yī)療服務質量+優(yōu)化醫(yī)院運營效

患 滿

增 加人工智能 和預測，三大判斷指

行疾病的診 影人工智能 及預測產品價 人工智能篩查APP的出現(xiàn)，讓父母不再需要進行繁瑣的準 子的具體情況回答15至20個和他們行為有關的問題，最

人工智能軟件通過分析血液檢測結果和心臟掃描結果，可以發(fā)現(xiàn)心即將衰竭的跡象，醫(yī)生可以通過人工智能疾病預測知道患者還能存治案人工智軟能預測 生存情況。現(xiàn)在階段，預測患者存活期只有一年的準確率大約為，而醫(yī)生對于這個項目的預測準確率為60%數(shù)據(jù)來源：大量自閉癥兒童的患病情況深度學習：利用機器對海量的醫(yī)療數(shù)據(jù)進算法：由深度學習訓練出一套獨特的算圖：心臟病患 預測，蛋 人工智能+醫(yī)學研究，醫(yī)療大數(shù)據(jù)標準化，真正實現(xiàn)“二次”利電 自然語言處理技術自動抓取中的臨構化、文獻，最后生成標準化的數(shù)

自然語言處 信息提 統(tǒng)計建 人工智能+醫(yī)學研究，醫(yī)療大數(shù)據(jù)標準化，真正實現(xiàn)“二次”利 基于高質量的前結構化的專病數(shù)據(jù)平臺,超過90%的內容可以做 大大提高了臨床管理數(shù)據(jù)的效率，降低了研究的實施成圖 結構化處理軟件界面，蛋 人工智能+醫(yī)學研究，醫(yī)療大數(shù)據(jù)標準化，真正實現(xiàn)“二次”利 ——無需原廠商支持，醫(yī) 融合環(huán)節(jié)簡便暢通多源異構數(shù)據(jù)的、脫敏、結構化、標準化，使得醫(yī)院能夠一統(tǒng)

低成本——將人員協(xié)調成本、開發(fā)成本降到最低，有效減少目交付時間零風險——非侵入 ，無需開放原數(shù)據(jù)庫，保證原系統(tǒng)全高效率——碼無，